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9 questões encontradas

ID 181029 Tecnologia da Informação Risco FCC 2026

Um classificador de risco de inadimplência foi treinado com histórico fiscal, que apresenta desempenho elevado no treino e queda consistente em dados novos, mesmo com validação adequada. O fenômeno técnico caracterizado no cenário descrito é

A Overfitting , por adaptação excessiva ao conjunto de treinamento e baixa generalização.

B Underfilting , por ocorrer quando hã divisão entre treino e teste sem estratificação.

C Underfilting , por incapacidade de representar 05 padrões presentes no conjunto de treinamento.

D Underfitting , por decorrer de baixa variância do modelo em problemas desbalanceados.

E Overfitting , por ocorrer quando a AUC-ROC do teste se aproxima do desempenho aleatório.

ID 180918 Tecnologia da Informação Risco FCC 2026

Uma Secretaria da Fazenda estadual pretende usar um sistema de IA para ranquear contribuintes por risco de sonegação, priorizando autos de infração e fiscalizações. A equipe jurídica alerta que diretrizes de governança em IA enfatizam transparência, explicabilidade e prestação de contas nas decisões automatizadas. Em termos de desenho do sistema e de governança, a medida mais adequada para alinhar o ranqueador de risco fiscal a esses princípios é

A estabelecer como requisito principal a comprovação de acurácia histórica do modelo e de robustez do ambiente de dados, tratando os detalhes dos critérios de decisão como informação técnica interna restrita à equipe de modelagem.

B publicar o código-fonte do modelo e dos scripts de treinamento no portal da transparência, entendendo que o acesso público a esse código atende às demandas de transparência sobre o funcionamento do ranqueador.

C documentar modelo e dados ( model card , variáveis de risco, limitações), manter logs das decisões automatizadas e fornecer explicações compreensíveis para auditores e resumos explicativos aos contribuintes afetados.

D manter o modelo como “caixa-preta” para preservar segredo industrial e reduzir o risco de manipulação pelos contribuintes, complementando essa abordagem com uma nota institucional informando que algoritmos de IA são utilizados na seleção de contribuintes.

E concentrar a responsabilidade pela explicabilidade na área de TI, que poderá responder às demandas apresentando consultas SOL, logs técnicos e descrições das regras lógicas, recorrendo à área tributária ou de gestão de riscos somente em situações excepcionais.

ID 180912 Tecnologia da Informação Risco FCC 2026

Um auditor interno de uma Secretaria da Fazenda está conduzindo uma avaliação de riscos de segurança da informação nos sistemas críticos de arrecadação. Para priorizar os esforços de tratamento e alocar recursos de forma eficiente, ele decide utilizar uma Matriz de Risco, que combina os níveis de probabilidade (Baixa, Média, Alta) e impacto (Baixo, Médio, Alto, Crítico) para determinar a magnitude do risco. Em sua análise, ele identificou dois riscos específicos:

- Risco A: Possibilidade de um funcionário, por descuido, enviar um arquivo contendo dados fiscais sigilosos por e-mail pessoal. O auditor estima que a probabilidade de isso ocorrer é alta, mas, considerando os controles atuais de monitoramento de rede e DLP, o impacto financeiro e reputacional seria Baixo se detectado rapidamente.

-Risco B: Possibilidade de um ataque de ransomware direcionado a explorar uma vulnerabilidade não corrigida no servidor principal do sistema de impostos. A probabilidade é estimada como média, mas o impacto seria crítico.

Com base na metodologia de matriz de risco, a ação de tratamento prioritária que o auditor deve recomendar com base na análise dos Riscos A e B é:

A Ambos os riscos têm a mesma prioridade, pois a matriz classifica riscos apenas pela probabilidade, que é Alta no Risco A e Média no Risco B, tornando o Risco A mais urgente.

B O Risco A deve ser tratado primeiro, pois uma probabilidade Alta sempre representa um perigo mais iminente, independentemente do impacto.

C O Risco B deve ser tratado primeiro, pois, em uma matriz, um risco com impacto Crítico, mesmo com probabilidade Média, é prioritário.

D Nenhum dos riscos precisa de ação imediata. O Risco A tem impacto Baixo e o Risco B tem probabilidade Média, portanto, ambos podem ser aceitos sem lralamento.

E A prioridade só pode ser definida após a implementação de novos controles para ambos, devendo o auditor aguardar uma nova medição.

ID 180362 Tecnologia da Informação Risco FCC 2026

Um sistema de triagem de um órgão estadual classifica contribuintes em “regular”, “indício” e “alto risco” com base em múltiplos indicadores fiscais, com categorias sem ordenação assumida e necessidade de probabilidades por classe. O modelo de regressão logística multinomial estimado no cenário descrito é

A a estimação de uma probabilidade agregada para o conjunto de classes, obtida por regressão linear dos indicadores fiscais e aplicada às três categorias.

B um modelo que impõe ordem natural entre classes (regular < indício < alto risco) por construção dos coeficientes.

C a probabilidade de cada classe em relação a uma categoria de referência, através do uso de funções logísticas por classe e normalização.

D um escore contínuo de risco, proporcional linearmente aos indicadores fiscais, aplicável às três classes.

E um conjunto de regressões lineares autônomas, uma por classe, assumindo resíduos aproximadamente normais.

ID 179783 Tecnologia da Informação Risco FCC 2026

O corpo técnico de uma Secretaria da Fazenda planeja implementar um sistema de monitoramento de riscos para lotes de notas fiscais. O histórico aponta que 2% das declarações apresentam erros graves. Paralelamente, os valores de ICMS por operação seguem uma distribuição normal com média de R 80.000 e desvio padrão de R 10.000. Ao configurar os parâmetros de alerta do sistema, o auditor deve aplicar os modelos probabilísticos de forma que

A as notas fiscais com valores superiores a R 110.000 sejam classificadas como risco máximo por representarem valores que excedem três desvios padrão acima da média, o que estalisticamente atinge cerca de 5% da população total de notas em uma distribuição normal.

B a Distribuição Exponencial seja utilizada para prever o valor total de ICMS a ser amecadado no mês, assumindo que a soma de variáveis aleatórias independentes (como os valores das notas) converge para uma distribuição de decaimento constante.

C o número de emos graves em lotes fixos de 500 declarações seja modelado pela Distribuição Binomial, com parâmetros n=500 e p= 0,02, podendo, para fins de simplificação no cálculo de probabilidades como P(X > N), ser aproximado pela Distribuição de Poisson, com parâmetro λ = n.p = 10.

D o intervalo de confiança para valores de ICMS considerados esperados seja definido entre R 60.000 e R 100.000, o que, pela regra empírica da distribuição normal, cobrirá aproximadamente 68% de todas as operações fiscais, sinalizando como atipicas aquelas fora desse intervalo.

E a probabilidade de um fiscal encontrar a primeira declaração irregular após a décima tentativa seja calculada por meio da Distribuição Binomial, utilizando n = 10 e p = 0,02 , por ser este o modelo adequado para descrever o tempo ou número de ensaios até a ocorrência do primeiro sucesso.

ID 178341 Tecnologia da Informação Risco FCC 2025

No exercício das atividades de desenvolvimento e supervisão de soluções de Inteligência Artificial (IA) no Poder Judiciário, a equipe de inovação precisa avaliar cuidadosamente os riscos associados ao uso de sistemas de IA generativa. Considerando os principais desafios identificados na literatura e nas normativas sobre o tema, o uso de IA generativa pode implicar riscos relacionados

A ao aumento da transparência nos dados e redução de vieses algorítmicos.

B ao fortalecimento automático da autoria individual em conteúdos gerados.

C à disseminação de desinformação e violação de direitos autorais.

D à eliminação de impactos sociais decorrentes da automação de tarefas.

E à proteção intrínseca dos dados sensíveis suprimindo a regulamentação adicional.

ID 190594 Tecnologia da Informação Risco CEBRASPE 2024

Considerando o que preconiza a gestão de riscos e a NBR ISO 31000, assinale a opção que representa medida que mantém e(ou) modifica o risco, considerando que ela pode nem sempre exercer o efeito modificador pretendido ou presumido sobre o risco.

A evento

B probabilidade

C parte interessada

D consequência

E controle

ID 190103 Tecnologia da Informação Risco CEBRASPE 2024

Texto associado

Acerca do ciclo de vida e da organização do projeto, julgue os itens seguintes.

Em uma estrutura genérica do ciclo de vida de um projeto, o risco é menor no início do projeto e aumenta gradativamente ao longo do tempo de desenvolvimento do projeto.

C Certo

E Errado

ID 156124 Tecnologia da Informação Risco AOCP 2022

A área de suporte de informática do Ministério Público de Roraima deseja realizar uma análise de riscos para ajudar o órgão a avaliar corretamente os riscos e a estabelecer medidas de segurança corretas e equilibradas. Uma análise de riscos possui quatro objetivos principais. Assinale a alternativa que NÃO apresenta um desses objetivos.

A Determinar o risco de as ameaças se tornarem realidade e interromperem os processos operacionais.

B Identificar os ativos e seus valores.

C Determinar as vulnerabilidades e ameaças.

D Acionar o órgão brasileiro responsável pela segurança da informação.

E Estabelecer um equilíbrio entre os custos de um incidente e os custos de uma medida de segurança.